eclipse使用hadoop插件出现java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

本文记录了一次使用Hadoop进行数据处理时遇到的内存溢出错误,并详细描述了错误发生的过程及堆栈跟踪信息。通过对日志的分析,最终定位到问题原因并给出了解决方案。

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14 / 09 / 20  22 : 41 : 13  WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load  native -hadoop library  for  your platform... using builtin-java classes where applicable
14 / 09 / 20  22 : 41 : 13  WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser  for  parsing the arguments. Applications should implement Tool  for  the same.
14 / 09 / 20  22 : 41 : 13  INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process :  2
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  WARN snappy.LoadSnappy: Snappy  native  library not loaded
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.JobClient: Running job: job_local911496586_0001
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.LocalJobRunner: Waiting  for  map tasks
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.LocalJobRunner: Starting task: attempt_local911496586_0001_m_000000_0
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.Task:  Using ResourceCalculatorPlugin :  null
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.MapTask: Processing split: hdfs: //192.168.1.112:9000/txt/yw/mic.php:0+338124
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.MapTask: io.sort.mb =  100
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.LocalJobRunner: Starting task: attempt_local911496586_0001_m_000001_0
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.Task:  Using ResourceCalculatorPlugin :  null
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.MapTask: Processing split: hdfs: //192.168.1.112:9000/txt/yw/pip.txt:0+96393
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.MapTask: io.sort.mb =  100
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  INFO mapred.LocalJobRunner: Map task executor complete.
14 / 09 / 20  22 : 41 : 14  WARN mapred.LocalJobRunner: job_local911496586_0001
java.lang.Exception: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
     at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java: 354 )
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
     at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.<init>(MapTask.java: 954 )
     at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.<init>(MapTask.java: 673 )
     at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java: 756 )
     at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java: 364 )
     at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job$MapTaskRunnable.run(LocalJobRunner.java: 223 )
     at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java: 441 )
     at java.util.concurrent.FutureTask$Sync.innerRun(FutureTask.java: 303 )
     at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java: 138 )
     at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.runTask(ThreadPoolExecutor.java: 886 )
     at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java: 908 )
     at java.lang.Thread.run(Thread.java: 619 )
14 / 09 / 20  22 : 41 : 15  INFO mapred.JobClient:  map  0 % reduce  0 %
14 / 09 / 20  22 : 41 : 15  INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local911496586_0001
14 / 09 / 20  22 : 41 : 15  INFO mapred.JobClient: Counters:  0

解决:

wKioL1QdkrCxHMpHAANv0soBJb0842.jpg


本文转自 梦朝思夕 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/qiangmzsx/1556392


当你在使用Flink时遇到"java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space"错误时,这意味着Java堆内存不足以处理当前的任务或数据量。这通常是由于以下几个原因导致的: 1. 数据量过大:如果你的任务处理的数据量非常大,超过了Java堆内存的限制,就会导致内存溢出错误。这可能是因为你的输入数据集太大,或者你的计算逻辑导致了大量的中间数据产生。 2. 内存设置不合理:Flink的任务执行需要合理的内存配置。如果你的任务需要更多的内存来处理数据,你可以通过调整Flink的任务管理器和执行器的内存设置来解决问题。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 增加Java堆内存:你可以通过增加Java堆内存的大小来解决这个问题。可以通过修改Flink的启动脚本或配置文件中的相关参数来实现。例如,可以通过设置`-Xmx`参数来增加最大堆内存大小。 2. 优化任务逻辑:检查你的任务逻辑是否存在内存泄漏或者不必要的数据复制等问题。尽量减少中间数据的产生和复制,可以使用Flink提供的一些优化技术,如状态后端选择、数据本地性等。 3. 增加并行度:如果你的任务可以进行并行处理,可以尝试增加任务的并行度。这样可以将数据分散到更多的任务实例中,减少每个任务实例的内存压力。 4. 使用外部存储:如果你的数据量非常大,无法在有限的内存中处理,可以考虑使用外部存储来存储和处理数据。Flink提供了与各种外部存储系统(如Hadoop HDFS、Amazon S3等)的集成,可以将数据存储在外部存储中,并通过Flink进行处理。
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